化学×AI: 機械学習でPL波長を予測する（第1回：記述子計算とデータ可視化）
作る前に予測したいと皆思う 有機材料のPL(フォトルミネッセンス)波長をビシッと予測してみましょう。有機材料の中でもベンゼン環などが入っている芳香族化合物は光が当たると、そのエネルギーを吸収して...
1
1
Comment0
7 search resultsShowing 1~7 results
Stocked
You need to log-in
OPVデータセットでGNNを動かしまくる：MPNN論文を追試して分かったこと
きっかけ 有機半導体のデータセットを探していたら、OPV(有機薄膜太陽電池)のデータセットにたどり着きました National Renewable Energy Laboratory(NREL)...
0
0
Comment0
ZINC250kを使った分子生成VAEを構築する：PyTorch＋RDKitでドラッグライク分子を学習・生成
目的 この論文↓の追試がそもそものきっかけです。 「Automatic Chemical Design Using a Data-Driven Continuous Representation...
1
0
Comment0
化学×AI: 機械学習でPL波長を予測する（第3回：出力結果の妥当性判断）
そのモデルの出力本当に正しいですか？？ ということで第3回始めていきます。前々回で自分の持っている材料と未知のデータの分子記述子を計算し、説明変数を準備しました。前回はその計算されたデータセット...
1
0
Comment0
分子生成モデルの実装入門：SELFIES×VAEで新規分子を作る
生成モデル(VAE)を使って新規分子を作るまで 「ニューラルネットワークで分子を生成できるの？」 →はい、できます 分子は、例えば「c1ccccc1」のようにSMILES という文字列形式で表す...
2
0
Comment0
化学×AI: 機械学習でPL波長を予測する（第2回：予測モデルの構築）
いろんなモデルを勉強がてら使ってみよう ということで、MLモデルを使って有機材料のPL波長を予測して行きましょう。前回は記述子の計算を行いデータセットの作成を行いました。 第1回：記述子計算とデ...
1
1
Comment0
GPU付きPCをset upしてVSCodeでdocker環境を作ってみた
そもそものきっかけ E資格2025#1に合格しました(これに関しては別の記事で)、その際にdockerをゴリゴリ勉強する必要があり、調べてみるとdockerの環境ではGPUの設定も簡単にできるん...
5
6
Comment0
7 search resultsShowing 1~7 results
Qiita is a knowledge sharing service for engineers.
- You can follow users and tags
- You can stock useful information
- You can make edit suggestions for articles